我有一个包含 2 列的 csv 文件:

  • col1-Timestamp 数据(yyyy-mm-dd hh:mm:ss.ms (8 个月数据))
  • col2:热数据(连续变量)。

  • 由于几乎有 50k 条记录,我想将 col1(timestamp col) 划分为几个月或几周,然后在热数据 w.r.t 时间戳上应用箱线图。
    我在 R 中尝试过,需要很长时间。在 Python 中需要帮助。我想我需要使用 seaborn.boxplot

    请指导。

    最佳答案

    按频率分组,然后绘制组

    第一个 Read your csv data into a Pandas DataFrame

    import numpy as np
    import Pandas as pd
    from matplotlib import pyplot as plt
    
    # assumes NO header line in csv
    df = pd.read_csv('\file\path', names=['time','temp'], parse_dates=[0])
    

    我将使用一些假数据,每小时 30 天的样本。
    heat = np.random.random(24*30) * 100
    dates = pd.date_range('1/1/2011', periods=24*30, freq='H')
    df = pd.DataFrame({'time':dates,'temp':heat})
    

    将时间戳设置为 DataFrame 的索引
    df = df.set_index('time')
    

    现在按您想要的时间段分组,此示例为 7 天
    gb = df.groupby(pd.Grouper(freq='7D'))
    

    现在您可以分别绘制每个组
    for g, week in gb2:
        #week.plot()
        week.boxplot()
        plt.title(f'Week Of {g.date()}')
        plt.show()
        plt.close()
    

    而且......我没有意识到你可以做到这一点,但它很酷
    ax = gb.boxplot(subplots=False)
    plt.setp(ax.xaxis.get_ticklabels(),rotation=30)
    plt.show()
    plt.close()
    

    python - Python 中连续数据的箱线图-LMLPHP
    heat = np.random.random(24*300) * 100
    dates = pd.date_range('1/1/2011', periods=24*300, freq='H')
    df = pd.DataFrame({'time':dates,'temp':heat})
    df = df.set_index('time')
    

    要将数据划分为五个时间段,然后获取每个时间段的每周箱线图:

    确定总时间跨度;除以五;创建频率别名;然后分组
    dt = df.index[-1] - df.index[0]
    dt = dt/5
    alias = f'{dt.total_seconds()}S'
    gb = df.groupby(pd.Grouper(freq=alias))
    

    每个组都是一个 DataFrame,因此迭代这些组;从每个组中创建每周组并用箱线图绘制它们。
    for g,d_frame in gb:
        gb_tmp = d_frame.groupby(pd.Grouper(freq='7D'))
        ax = gb_tmp.boxplot(subplots=False)
        plt.setp(ax.xaxis.get_ticklabels(),rotation=90)
        plt.show()
        plt.close()
    

    可能有更好的方法来做到这一点,如果是这样,我会发布它,或者也许有人会免费编辑它。看起来这可能会导致最后一组没有完整的数据集。 ...

    如果你知道你的数据是周期性的,你可以使用切片来分割它。
    n = len(df) // 5
    for tmp_df in (df[i:i+n] for i in range(0, len(df), n)):
        gb_tmp = tmp_df.groupby(pd.Grouper(freq='7D'))
        ax = gb_tmp.boxplot(subplots=False)
        plt.setp(ax.xaxis.get_ticklabels(),rotation=90)
        plt.show()
        plt.close()
    

    Frequency aliases
    pandas.read_csv()
    pandas.Grouper()

    关于python - Python 中连续数据的箱线图,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/50322704/

    10-12 17:40
    查看更多